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谁说Redis不能存大key

摘要:推荐使用GaussDB(for Redis)搞定"大key"存储,从根本上解决社区版Redis使用风险。 本文分享自华为云社区《华为云GaussDB(for Redis)揭秘第18期:谁说Redis不能存大key》,作者: 高斯Redis官方博客 。 一、社区版Redis的大key痛点 GaussDB(for Redis)专家小强最近有点忙,因为很多客户经理都来找他咨询社区版Redis的大key问题,且一个个都求知欲爆表: 小强一拍大腿:你们还真问对人了! 根据现网经验,生产环境因为大key导致的Redis事故屡见不鲜,其中典型的有扩容失败、请求阻塞、OOM宕机等等。早期业务规划不充分、消息队列消费不及时、未及时清理无效数据等原因都可能引入大key隐患。 社区版Redis大key隐患常见于以下三大场景: 内存消耗不均衡,大key所在分片有OOM风险 扩容时需要搬迁部分数据,大key耗时久,会导致访问阻塞甚至数据丢失 删除或过期大key时,业务访问被长时间阻塞,甚至导致主从同步中断 社区版Redis架构并不适合可靠存储大key,业界也只能建议预防、拆分或及时清理大key。从客户视角...

618 大促来袭,浅谈如何做好大促备战

作者:泮圣伟(十眠) 如何有效利用云产品做好我们的业务大促备战,这是一个大家都比较关心的问题。今天趁着 618 大促来袭前,谈一谈我们所积累的最佳实践。 点击下方链接,立即查看视频讲解! https://yqh.aliyun.com/live/detail/28697 大促的不确定性挑战 上图是我们的一个业务大图,大促时候我们会碰到许多的不确定性因素的挑战,如流量不确定,用户行为不确定,安全攻击不确定,研发变更风险不确定,故障影响不确定。最好的方式从入口模拟和防护,但是这么来看其实是不能解决所有问题,所以需要 IDC 内部进一步做故障演练和流量防护。 因为流量不确定,所以我们需要容量评估以及业务评估确定流量峰值然后通过限流将流量变成确定性的条件;用户行为不确定,所以我们需要通过仿真、多个场景模拟用户行为进行压测与演练,我们需要做到更加真实的仿真并且及时发现系统的瓶颈与优化点,并及时优化;安全攻击的不确定性,我们需要网关有 waf 防护的能力,比如黑产刷单流量我们如何识别并且通过流控限制其访问量,从而保护正常用户的流量;关于研发变更风险的不确定,我们需要通过变更管控来限制大促时进行不必要...

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